-
编辑 删除
人工神经网络（ANN）
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿生物神经网络的算法数学模型，用于进行信息处理和模式识别。人工神经网络的基本原理是模拟人脑中神经元之间的相互连接和信息传递。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接权重相互传递信号，并通过激活函数对输入信号进行处理。如果网络不能准确识别输入，系统就会调整权重。经过充分的训练后，它将始终如一地识别出正确的
-
编辑 删除
支持向量机（SVM）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。S
-
编辑 删除
逻辑回归算法
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。变量的范围在0和1之间，通常用于二分类问题，最终输出的预测是一个非线性的S型函数，称为logistic function, g()。逻辑递归（Recursive Logic）是一种在逻辑学中使用的推理方法，它基于递归定义和递归推
-
编辑 删除
流行的机器学习算法——线性回归
线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最 佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离
-
编辑 删除
上升到人生法则的贝叶斯理论
贝叶斯定理在数据分析、机器学习和人工智能等领域有广泛的应用。贝叶斯定理（Bayes' theorem）是一种用于计算条件概率的重要定理，它基于条件概率的定义，描述了在已知某一条件下，另一个条件发生的概率。 需要注意的是，贝叶斯定理的有效性依赖于对概率的准确估计和假设的合理性。在实际应用中，需要根据具体情况对先验概率和条件概率进行合理的设定和估计，以获得准确和可靠的结果。贝叶斯理论
-
编辑 删除
TF-IDF算法
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于信息检索和文本挖掘的统计方法，用于评估一个词在文档集或一个语料库中的重要程度。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF（Term
-
编辑 删除
集成学习方法——随机森林
之前我们介绍过决策树，随机森林(Random Forest)是将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(Ensemble Learning)方法。随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。具体步骤如下：随机选择部分训练样本集；随机选择部分特征子集；构建决策树，对每个
-
编辑 删除
Java最新发布版本有哪些变化？
JDK21在今年9月份（也就是2023年9月）就要正式发布了。和之前版本有哪些不同？ JDK 21这个版本将是Java SE平台版本21的参考实现，由Java社区进程中的JSR 396指定。目前JDK 21处于第二阶段的降级阶段，整个特性集已经冻结，并且没有进一步的JEP将会针对该版本进行开发。根据JDK发布流程(JEP 3)，稳定版本库jdk21在获得批准后可以选择进行bu
-
编辑 删除
程序员会使用的十个基础算法
作为一名程序员，掌握各种算法可以帮助我们解决各种复杂的问题，提高代码的效率和性能，同时也是面试中常被考察的重要内容之一。无论是开发新的软件应用、优化现有的算法逻辑还是解决各类计算问题，算法都是不可或缺的工具。因此，程序员掌握一系列常用的算法，以确保能够高效地编写出稳定、功能强大的软件。 常用的算法类别及其应用如下：一. 排序算法 1. 冒泡排序：用于将一组数据按照升序或降序进行
-
编辑 删除
机器学习——决策树模型
谈起过年回家的年轻人最怕什么、最烦什么？无外乎就是面对那些七大姑、八大姨的催结婚、催生子、催相亲、催买房……说起这些亲戚们是如何判断催什么，不得不让我们想起经典的决策树模型。 决策树是一个用于分类和回归的机器学习模型。通过对输入对象数据特征进行一系列条件划分构建一个树状结构的决策模型。每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征
-
编辑 删除
ChatGPT下程序员应该何去何从？
自从看到ChatGPT会编程后，很多人产生了程序员会被淘汰的错觉。为啥说这是一种错觉？其一，从能力上ChatGPT当前的智能程度仍局限于解决具体问题，但对于全局仍无法掌控。其二，ChatGPT虽然降低了编程的门槛，但技术一直在更新，也有越来越多人进入程序员的行列，过时的技术和没有进步的人一样会被淘汰，而非某个行业。其三，从职业本身的特性上，程序员就是为了淘汰重复、简单劳动而存在的，毕竟“懒”才是第
-
编辑 删除
推荐三款适合运维小白的网络监测工具
对于刚刚步入职场的运维小白而言，面对工作中的突发情况时常会感到手忙脚乱，为了帮助他们更好地应对这些挑战，本文将介绍三款特别适合运维新手使用的网络监测工具： 1.Zabbix是一个功能强大的网络监控系统，可以监视各种网络设备的性能指标、应用的运行状态等，并提供实时
